人工智能已颠覆众多行业，深刻影响工作流程与决策过程。许多车队经理及物流专业人士关注 AI 在供应链管理中的应用及其带来的成果改善。领导者通过部署这些技术，可期待哪些创新？
提高驾驶员生产力
鉴于现有流程的诸多弊端，许多物流权威人士开始探索 AI 解决方案。一家不满载运输承运商便是典型案例，其旨在升级遗留技术并引入更先进的选项。高管们选择了一个用户友好的 AI 驱动平台，并在 9 个月内成功将其部署于拥有 2500 名驾驶员和 25 个终端的车队中。
该系统支持智能手机和平板电脑运行，允许驾驶员无需留守车内即可记录信息或执行其他关键任务。他们还能实时标记问题，例如客户拒收或因卡车抵达时间超出营业时间而需重新安排交付的情况。此外，该方案显著改善了驾驶员与调度员之间的沟通，确保双方能同步掌握交通状况、恶劣天气或其他突发事项。
此次技术升级为驾驶员平均每天节省 20 分钟，并推动了关于其他改进措施的决策。管理层计划在公司流程中全面消除纸质文件，允许车辆操作员在提货时拍摄确认文件的数字图像。所选 AI 软件还能综合考量停靠时长和休息频率等因素，从而优化路线规划。
AI 算法具备处理海量数据的能力，使管理层能够发现原本可能被忽略的模式。这些增强的洞察力有助于精准定位低效环节（例如特定路线司机为何常无法达成每日目标），并指导流程改进的时机、方式及优先级。
部分公司利用 AI 算法进行高级需求预测。基于历史数据的可用性，各方能够优化资源分配以更好地服务客户。此类优化不仅确保司机拥有合理的工作负荷，还能助力战略性路线的规划。
增强对供应链中产品状况的了解
若客户收到破损产品，首要问题是确定损坏发生的时间点：是质量控制流程疏漏导致缺陷产品出厂，还是供应链其他环节所致？AI 驱动的供应链管理举措可有效厘清这些问题。
决策者可利用这些信息制定最佳预防措施。这可能涉及采用更合适的包装类型以防止物品移动并确保充分保护；亦或通过深入探究根源，利用连接式传感器监测包裹在运输过程中的状态。若数据显示某些供应链合作伙伴存在粗暴处理等导致产品破损或变质的历史记录，领导者则需设定新指标，强制要求合作方履行合同义务。
在全球最大的电子商务公司之一，多达五名员工需在产品离开履约中心前进行六项视觉检查。然而，这一过程耗时且工人常难以发现故障物品。为此，内部研究人员正开发一套更先进的系统，利用 AI 算法识别异常并标记不符合最低标准的项目。该方法效率更高，能阻止问题物品继续流入供应链。
项目团队通过向 AI 展示数百万张受损与未受损商品图像进行训练，使其在发货检查时能调用参考图片库。其检测效率是人工检查的三倍，该公司计划每月利用该系统评估超过 4000 万件商品。
改进维护规划
尽管车辆制造商发布了维持卡车良好运行的建议时间框架，但具体细节往往因驾驶环境、每日运营时长及驾驶员行为而异。幸运的是，人工智能可协助车队技术人员决定采取何种步骤以及何时执行。
部分 AI 工具与遥测数据协同工作，确保算法获取关于单车的准确信息；其他工具则能识别过热或异常振动等异常情况，促使维护人员及时调查，防止问题升级导致卡车抛锚。
即便发生抛锚，AI 供应链管理工具也能优化路边援助路线，提升救援效率，确保故障卡车更快获得所需维修。
AI 还能帮助车队管理人员判定特定维护问题是否由需纠正的驾驶员习惯引起。现有选项包括利用面向驾驶员的摄像头检测潜在疲劳，或识别急刹车、急转弯等可能导致服务间隔缩短的激进行为。
对管理人员而言，拥有事件的视频记录和数据极具价值。这不仅便于在上下文中分析数据以判断是否需要教练指导从而提高驾驶员安全性并延长卡车寿命，还能让领导者引用具体实例为操作员提供针对性反馈，而非模糊概括。
众多因素塑造了单车的维护需求进而影响整体车队性能。虽然人工追踪难度极大，但人工智能简化了这一过程。
从 AI 供应链管理中预期的收益
以下是物流专业人士在供应链中部署人工智能后可期待的显著收益。处于早期阶段的参与者应设定特定目标和时间框架，以管理期望并跟踪进展。同时，在整个组织层级寻求员工反馈至关重要，这有助于增强包容感，并强调员工接纳新技术对整体成功的关键作用。
统筹考虑人工智能的短期与长期用途，将鼓励决策者将该技术视为业务未来的核心。尽管物流行业包含许多不可控因素，但人工智能能帮助企业有效管理那些可施加影响的部分。